<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Обобщенная линейная регрессия</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="Схема рабочего процесса GeneralizedLinearRegression"></h2>
        <hr/>
    <p>Строит Обобщенную линейную регрессию (ОЛР) для вычисления прогнозов или моделирования взаимосвязи между независимыми переменными и зависимой переменной. Инструмент используется для подгонки различных моделей, в частности, непрерывных (Гаусса), бинарных (логистических) и числовых (Пуассона).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>Тип анализа</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Задает режим выполнения инструмента. Инструмент может быть запущен для обучения модели только для оценки производительности или обучения модели и прогнозирования объектов. Применяются следующие типы прогнозирования:
                <ul>
                    <li> <b>Подгонка модели для оценки производительности модели</b> &ndash; Модель будет подогнана и применена к входным данным. Используйте этот параметр, чтобы оценить точность модели перед созданием прогнозов для нового набора данных или понять взаимосвязи и причины изменений прогнозируемой переменной. В результате применения этого параметра будет создан сервис объектов с вашими настроенными данными и диагностикой модели.
                    </li>
                    <li> <b>Подгонка модели и прогноз значений</b> &ndash; для входных объектов и объектов прогнозирования будут созданы прогнозирование или классификации. Независимые переменные должны быть представлены и для объектов, используемых для прогнозирования, и для прогнозируемых объектов. В результате применения этого параметра будет создан сервис объектов с моделью, которая настроена для ваших входных данных, с сервисом объектов спрогнозированных значений и диагностикой модели.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>Подгонка модели для оценки производительности модели</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Используйте этот режим, если хотите выполнить настройку модели и оценить её эффективность.
            </p>
            <p>При выборе этого параметра модель будет обучаться с помощью входного слоя. Используйте этот параметр для оценки точности модели перед созданием прогнозов для нового набора данных. В результате применения этого параметра будет создана диагностика модели, которую можно использовать для ваших обучающих данных.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>Подгонка значений и прогнозирование значений</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Используйте этот режим, если вы хотите настроить модель и применить её к набору данных для создания прогнозов.
            </p>
            <p>Для объектов будут созданы прогнозы или классификация. В результате применения этого параметра будет создан сервис объектов, диагностика модели и дополнительная таблица значимости переменных.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>Выберите слой для создания из него модели</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Этот слой точечных, линейных, площадных объектов или объектов данных таблицы содержит зависимые и независимые переменные.
            </p>
            <p>Кроме выбора слоя из вашей карты, можно щелкнуть  <b>Выбрать слой анализа</b> в нижней части ниспадающего списка, чтобы найти свои ресурсы для набора данных или векторного слоя файлового хранилища больших данных. Вы можете дополнительно применить к входному слою фильтр или выборку к размещенным векторным слоям, добавленным на карту. Фильтры и выборки будут применяться только к процессу анализа. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>Выберите поле для моделирования</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Числовое поле, содержащее наблюдаемые значения для моделирования и тип моделируемого значения. Есть три типа значений, которые вы можете моделировать
                <ul>
                    <li>Непрерывные &ndash; представляет непрерывные значения. Модель использует регрессию Гаусса и инструмент вычисляет регрессию по методу наименьших квадратов.
                    </li>
                    <li>Бинарные &ndash; представляет наличие или отсутствие значений. Может быть выражено с помощью знаков 1 и 0. Модель использует логистическую регрессию.
                    </li>
                    <li>Дискрентные &ndash; представляет события, например, число преступлений, заболеваний или дорожных происшествий. Модель использует регрессию Пуассона. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>Выберите слой для прогнозирования значений</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Это слой с объектами, которые представляют местоположения, где должны быть вычислены оценки. Каждый объект в этом наборе данных должен содержать значения для всех указанных независимых переменных. Зависимая переменная для этих объектов будет оценена на основании модели, калиброванной для данных во входном слое.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>Выберите независимые поля</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Одно или несколько полей, представляющих независимые переменные (поля), которые помогают предсказать значение. Будут отображаться только числовые поля.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>Выберите, как будут сопоставляться независимые поля</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Как переменные входного слоя будут соответствовать переменным слоя прогнозирования. В таблицу будут включены только переменные, используемые при создании модели. Могут использоваться только числовые значения. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Имя слоя результата</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> Имя создаваемого слоя. Если вы записываете в ArcGIS Data Store, ваши результаты будут сохранены в  <b>Моих ресурсах</b> и добавлены на карту. Если вы записываете в файловое хранилище больших данных, ваши результаты будут сохранятся в файловом хранилище больших данных и добавляться в его файл манифеста. Они не будут добавлены на карту. Имя слоя по умолчанию зависит от имени инструмента и имени входного слоя. Если слой уже существует, произойдет сбой.
            </p>
            <p>Возвращаемые результаты будут зависеть от типа анализа. Если выполняется подгонка для оценки эффективности модели, результаты будут содержать слой входных данных, соответствующих модели, и сведения о результатах оценки подгонки модели. Если выполняется подгонка и прогнозирование, результаты будут содержать слой входных данных, соответствующих модели, слой спрогнозированных результатов и сведения о результатах оценки подгонки модели.
            </p>
            <p>При записи в  ArcGIS Data Store (реляционное или пространственно-временное хранилище больших данных) с помощью ниспадающего списка поля  <b>Сохранить результат в</b> вы можете задать имя папки в разделе <b>Мои ресурсы</b>, в которую будет записан результат.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
